Generation of a stochastic, agent-based mathematical model to predict the memory CD8+ T cell response to vaccination 3677
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Protective immunity against infection requires both pathogen-specific antibody and T cell responses. Current vaccine strategies rely on the generation of protective antibody responses, but these vaccines fail to yield the memory CD8+ T cell populations required for protection against several pathogens including the intracellular parasites that cause malaria and toxoplasmosis. We show that a single low dose immunization with an attenuated strain of Toxoplasma gondii generates a protective, pathogen-specific CD8+ T cell response. To understand the mechanisms underlying this response, a mathematical, stochastic, agent-based model was developed to track every CD8+ T cell and simulate the events from T cell priming and expansion to T cell differentiation, contraction, and memory formation across secondary lymphoid tissues and the site of immunization. Early studies with the model accurately predicted biological defects in the CD8+ T cell response in cDC1-deficient mice, demonstrating the predictive capacity of the model. Importantly, the stochasticity of the model allows for a more physiologically accurate recapitulation than previous deterministic models of the variation in CD8+ T cell responses observed in mice as well as in human studies following vaccination. Going forward, the model will be applied to mRNA-LNP vaccination to inform their biology and streamline their development toward a strategy that effectively produces a protective CD8+ T cell response. Funding Sources Supported by NIH AI-160664 Topic Categories Computational and Systems Immunology (COMP)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».